Delphina привлекает 7,5 млн долларов для масштабирования своей фабрики контекста для аналитики на основе ИИ

12 ноября 2026 года Delphina объявила о привлечении 7,5 млн долларов нового финансирования, доведя общий объём привлечённых средств до 15 млн долларов. Одновременно компания запустила Context Factory — систему, которая использует ИИ-агентов для создания и поддержки бизнес-контекста, необходимого для получения аналитических ответов.

Radical Ventures и Costanoa совместно возглавили инвестиционный раунд. В нём также участвовали Tenacity Capital и бизнес-ангелы, в том числе Фэй-Фэй Ли, лауреат Нобелевской премии Гвидо Имбенс, а также первые сотрудники Anthropic и OpenAI. Полученные средства планируется направить на масштабирование Context Factory и расширение команд Delphina по выходу на рынок и инженерной поддержке клиентов.

Новый продукт стал доступен одновременно с объявлением о его запуске. В его основе лежит идея о том, что для точной аналитики на основе ИИ необходимо знать, каким таблицам можно доверять, как определяются метрики и что известно опытным аналитикам, но не задокументировано. По словам Delphina, компании обычно собирают такой контекст вручную, и со временем он устаревает по мере изменений в бизнесе.

Агенты поддерживают бизнес-контекст в актуальном состоянии

Context Factory поручает агентам поддерживать контекст в актуальном состоянии. По словам Delphina, за несколько часов они могут сформировать исходную базу на основе имеющихся данных и документов компании, находить и устранять пробелы по мере того, как сотрудники задают вопросы, а значимые изменения направлять профильным экспертам на утверждение. При таком подходе эксперты отвечают за определения, а агенты занимаются поиском и обновлением информации.

В обзоре продукта Delphina говорится, что система анализирует проекты dbt, панели мониторинга, документы и журналы запросов, а затем продолжает отслеживать эти источники по мере их изменения. Утверждённые изменения сохраняются в базе знаний с контролем версий, которая принадлежит клиенту, а тесты для оценки результатов могут опираться на проверенные панели мониторинга, которые сотрудники уже подтвердили.

В примере рабочего процесса показано, как при обнаружении отсутствующего определения метрики агент выполняет поиск в dbt, Looker и Notion, устанавливает владельца соответствующей таблицы данных и запрашивает подтверждение в Slack. После утверждения он публикует определение, заново формирует исходный ответ и сохраняет исправление в виде регрессионного теста, чтобы утверждённая логика не могла незаметно измениться.

По словам Delphina, при внедрении в крупных компаниях подключения используют учётные данные с доступом только для чтения, отдельные для каждого пользователя, а каждый клиент получает собственный контур данных. Python и DuckDB работают в изолированной микроВМ Firecracker без доступа к интернету; запросы к ИИ, обращения к данным и ссылки на источники знаний регистрируются и могут быть экспортированы. Эти меры позволяют проверять действия агентов и одновременно ограничивают их доступ к системам компании и внешним ресурсам.

Продуктом пользуются не только команды по работе с данными

По данным Delphina, теперь бизнес-команды задают 73% вопросов на её платформе, а более чем у половины её клиентов среди активных пользователей есть генеральные директора. В Substack продуктом пользуются более 70% сотрудников, включая генерального директора Криса Беста. Среди других клиентов — LATAM Airlines, Upstart, Udemy и Coursera.

Бест описал, как продукт повлиял на принятие решений в Substack: «Теперь наши команды получают точные ответы за секунды, вместо того чтобы неделями ждать своей очереди. Это изменило наш подход к принятию решений».

Генеральный директор и сооснователь Джереми Херманн ранее создал и возглавлял платформу машинного обучения Michelangelo компании Uber, а также стал сооснователем Tecton, которую приобрела Databricks. Президент и сооснователь Дункан Гилкрист руководил глобальной командой Uber по анализу данных в области ценообразования. По словам Гилкриста, сейчас самыми активными пользователями Delphina являются команды операционного управления, продаж, маркетинга и финансов.

Привлечённое финансирование позволит Delphina развивать продукт и расширять команды, которые занимаются его продажей и поддержкой. Главный вопрос — сможет ли компания расширить использование продукта среди бизнес-пользователей и генеральных директоров, не ослабив экспертную проверку, контроль версий определений и регрессионное тестирование, от которых зависит обещание предоставлять надёжную аналитику.